Menos Gaussianas, Más Textura: Proyección de Texturas en 4K por Propagación Directa
Less Gaussians, Texture More: 4K Feed-Forward Textured Splatting
March 26, 2026
Autores: Yixing Lao, Xuyang Bai, Xiaoyang Wu, Nuoyuan Yan, Zixin Luo, Tian Fang, Jean-Daniel Nahmias, Yanghai Tsin, Shiwei Li, Hengshuang Zhao
cs.AI
Resumen
Los métodos existentes de *splatting* con Gaussianos 3D de avance rápido predicen primitivas alineadas con píxeles, lo que conlleva un crecimiento cuadrático en el número de primitivas a medida que aumenta la resolución. Esto limita fundamentalmente su escalabilidad, haciendo que la síntesis de alta resolución, como 4K, sea inabordable. Presentamos LGTM (Menos Gaussianos, Más Textura), un marco de avance rápido que supera esta barrera de escalado de resolución. Al predecir primitivas Gaussianas compactas acopladas con texturas por primitiva, LGTM desacopla la complejidad geométrica de la resolución de renderizado. Este enfoque permite la síntesis de nuevas vistas en 4K de alta fidelidad sin optimización por escena, una capacidad previamente inalcanzable para los métodos de avance rápido, todo ello utilizando significativamente menos primitivas Gaussianas. Página del proyecto: https://yxlao.github.io/lgtm/
English
Existing feed-forward 3D Gaussian Splatting methods predict pixel-aligned primitives, leading to a quadratic growth in primitive count as resolution increases. This fundamentally limits their scalability, making high-resolution synthesis such as 4K intractable. We introduce LGTM (Less Gaussians, Texture More), a feed-forward framework that overcomes this resolution scaling barrier. By predicting compact Gaussian primitives coupled with per-primitive textures, LGTM decouples geometric complexity from rendering resolution. This approach enables high-fidelity 4K novel view synthesis without per-scene optimization, a capability previously out of reach for feed-forward methods, all while using significantly fewer Gaussian primitives. Project page: https://yxlao.github.io/lgtm/